基于脉冲锁相环的超宽带定位接收机设计

为减小短距离定位的复杂度,基于能量检测等非相关方法的波达时间(TOA)估计成为超宽带定位研究的热点领域.但当前方法仍须基于次Nyquist采样,即使采用帧或符号速率采样,也需要高精度步进搜索.借鉴锁相环频率综合器中取样锁相环原理,采用脉冲锁相环实现对超宽带脉冲信号的捕获,实现定位测距.由于在超宽带信号条件下,锁相环具有很高的干扰抑制作用,可以在极低信噪比下获得很低的TOA均方误差.在定位接收机实现中,利用了低复杂度的集成低频锁相环实现了定位测距功能.通过计算机仿真分析和电路实验表明该方法可靠性高,对硬件性能要求低,电路实现简单,易于集成化.     

一种OFDM无线网络TOA估计新算法

为了在OFDM无线网络定位服务(LBS)中实现精确的到达时间(TOA)测量,提出了一种OFDM系统TOA估计新算法．将TOA估计分为整数采样周期TOA估计和小数采样周期TOA估计．接收机利用训练符号的时频特性以迭代搜索的方法获得小数采样周期TOA估计,并利用估计结果修正小数采样周期时延带来的相关谱扩展,利用引导沿检测算法由修正后的相关谱估计整数采样周期TOA．仿真结果表明,该算法在信噪比高于0dB时TOA估计精度高于相关检测算法,10dB信噪比下其TOA估计精度比相关检测算法提高一倍以上．同时,可以用降低两个数量级以上的复杂度提供与现有超分辨率算法相当的TOA估计精度．     

欠采样超宽带LFM信号参数估计

针对Nyquist采样频率过高、硬件实现困难的问题,提出一种基于欠采样的超宽带线性调频信号的调制斜率和初始频率估计方法。该方法利用互谱ESPRIT算法和余数定理对欠采样信号进行解模糊,在低信噪比情况下仍能较精确地估计超宽带线性调频信号的调制斜率和初始频率。计算机仿真证实了该方法的有效性。     

超宽带通信中的IR-APLL同步

通过对模拟锁相环性能进行了理论分析和仿真实验,并在100 MHz帧速率上完成了电路实验,验证了采用模拟锁相环形式实现超宽带同步能够降低IR-UWB接收机的复杂度,证明此UWB射频同步接收机机能实现快速的捕获,并在数据段的长连"0"在不超过5个帧周期条件下,仍然可以保证采样时钟偏移满足精度要求,是一种简单而又实用的超宽带同步方法.     

一种稀疏度自适应超宽带信道估计算法

针对在超宽带信道估计中应用压缩感知理论需要预知信道稀疏度的问题,利用超宽带信道在时域上的稀疏性,将信道估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构问题,提出了稀疏度自适应正则化压缩采样匹配追踪（SARCoSaMP）算法。该算法在压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法的基础上,引入自适应和正则化方法,自动调整所选原子数目,逐步逼近信道稀疏度K,在稀疏度未知的情况下精确地实现信道估计。仿真结果表明,该算法可有效应用于超宽带系统的信道估计,并且其性能明显优于CoSaMP算法和稀疏自适应匹配追踪（SAMP）算法。     

直接时差计数超宽带标签定位系统

构建了一种新的超宽带标签定位系统．该方案采用一个独立时差计数器统一记录标签信号到达各基站的时间差,故基站间无须严格同步的参考时钟,避免了因参考时钟起点不同步带来的测量误差,从而在有效地提高定位精度的同时降低了系统实现复杂度．对所提定位方案进行了测量误差分析和仿真验证,结果表明,在IEEE 802.15.4a给出的室内多径信道中,系统定位性能优于基站间未严格同步的传统到达时间差方案,适合应用于低功耗、低成本的室内超宽带定位和跟踪系统．     

超宽带通信系统加权移动三角形到达时间精确定位算法

提出了一种可用于超宽带通信系统的加权移动三角形到达时间定位算法,该算法具有解析解,且只需要一个参考点就可以计算出移动台的位置,有效解决了对移动台初始位置估计不准确造成算法不收敛的问题。仿真表明,该算法比传统的超宽带系统直接定位算法定位精度高,算法复杂度低,并且可以消除距离测量值中非视距误差对定位精度的影响。     

宽频带信号频率估计方法

研究了宽频带信号频率的估计问题．对宽频带信号进行Nyquist采样,其硬件复杂度相当大,欠采样技术是解决此类问题的首选技术．但欠采样会引起信号频率的混叠,必须解模糊．通过增加一个延时通道提供的信息和一定的解模糊算法来解频率模糊,硬件代价较小．为进一步降低运算复杂度,给出了简易算法,增强了算法的实用性．     

基于尺度优化IUKF滤波的室内定位估计方法

为了改善以往室内接收信号强度指示定位方法精度不高的问题,提出了一种运用单形采样和协方差修正策略的尺度优化迭代无迹卡尔曼滤波器(SIUKF),对节点坐标和信道衰减参数进行联合估计解算,从而实现对目标位置获取的改进定位方法.该方法针对室内环境复杂、干扰因素较多、接收RSSI信号存在较大的噪声的情况,使用kernel平滑法对原始数据进行预处理校正,并将定位问题转换为非线性状态最优化估计问题.实验和仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波(EKF)和标准无迹卡尔曼滤波法(UKF)相比,采用具有更高非线性近似精度的SIUKF解决接收信号强度指示室内定位估计问题,可以较好地提高目标位置估计精度,且计算复杂度适中,稳定性更好,平均定位精度可达0.65 m,能满足室内定位的需求.     

超宽带探地雷达窄脉冲的产生

探地雷达发射、接收的脉冲宽度是纳秒级,要实现对纳秒级的脉冲进行采样,采样脉冲必须小于被采样脉冲,这就涉及到了亚纳秒级平衡采样脉冲的设计。选用阶跃二极管作为采样脉冲产生的核心器件,对分别产生的正负超宽带亚纳秒脉冲,利用ECL逻辑芯片输入电压与输出脉冲延时的关系来实现连续可调,利用钳位电路实现采样脉冲对的幅度一致,从而实现正负脉冲的平衡价值。     

基于声音位置指纹的室内声源定位方法

针对基于模型的声源定位方法在非结构化空间中应用所存在的模型依赖度高、定位精度低等问题,提出一种基于声音位置指纹的定位方法,通过将待定位点处的声源信号空间位置特征与定位数据库中信息进行比较从而完成声源定位.该定位方法包括2个阶段:离线采样阶段,捕获各定位参考点处声源信号并完成位置特征提取,据此特征和参考点位置信息构建定位数据库;在线定位阶段,通过提取待定位点处实时信号特征并和定位数据库中信息进行匹配完成定位.仿真实验结果表明:在麦克风数量较少、环境噪声干扰较大的情况下,该方法具有较小的声源位置估计偏差,定位效果可满足实际应用需求.     

Study on sound source localization for mobile robot based on tetrahedral microphone array[D].

针对基于模型的声源定位方法在非结构化空间中应用所存在的模型依赖度高、定位精度低等问题,提出一种基于声音位置指纹的定位方法,通过将待定位点处的声源信号空间位置特征与定位数据库中信息进行比较从而完成声源定位. 该定位方法包括2个阶段:离线采样阶段,捕获各定位参考点处声源信号并完成位置特征提取,据此特征和参考点位置信息构建定位数据库;在线定位阶段,通过提取待定位点处实时信号特征并和定位数据库中信息进行匹配完成定位. 仿真实验结果表明:在麦克风数量较少、环境噪声干扰较大的情况下,该方法具有较小的声源位置估计偏差,定位效果可满足实际应用需求.

     

Indoor positioning algorithm based on Markov Monte Carlo

The interference in the received power leads to the problem of the low estimation accuracy of WLAN indoor positioning, so a new method is proposed which constructs the maximum likelihood model and uses the Markov Chain Monte-Carlo sampling method to estimate position coordinates. The method considers taking the interference factor into the model, and uses the random sampling method to solve the estimation problem, which has the advantage of fast convergence and high estimate precision. Furthermore, the Cramer-Rao lower bound (CRLB) of the model is derived. In simulation experiment, the distribution of Cramer-Rao Bound in locating space is given. Finally, simulations show that the MCMC method can estimate the target location accurately. Under the same simulation conditions, the MCMC method achieves greater estimated precision and has a lower computational complexity than the Fletcher-Reeves Method (FR).     

目标检测的多尺度定位提升算法

对于目标检测任务,深度神经网络模型中的一阶段网络结构存在两个问题.首先,网络结构中的锚框超参数设计的合适与否将影响整个网络的训练结果;其次,较大的降采样因子会影响目标的定位能力.针对这两个问题,提出了多尺度定位提升网络模型.重新设计了一阶段网络模型结构,并且提出了更好的锚框超参数选择方案,它在保证一阶段网络效率的同时,...     

造纸机网前箱系统鲁棒故障诊断及容错控制

在造纸机网前箱控制系统中,传感器失效时,控制系统的性能严重恶化,而常规故障诊断方法又要求准确数学模型,针对这一问题本文提出了将自适应技术引入常规故障诊断方案。形成鲁棒诊断策略,实现了存在被控对象建模误差及参数慢时变情况下,造纸机网前箱控制系统的可靠故障诊断及状态估计。仿真实验证实了所给方法的有效性。     

基于图像关键帧的Visual-Depth Map建立方法

对于室内视觉定位系统,需要在离线阶段建立Visual Map数据库用来存储图像信息,在线阶段用户通过与Visual Map数据库进行比对来完成用户位置的估计.离线阶段建立的数据库可以采用逐点采样或视频流采样的方式.但是无论何种方式,考虑到数据库中图像信息的相似性,传统方式建立的数据库中存储图像有较多冗余,导致增加了在线阶段的定位时间开销.因此,本文根据Visual Map中的相邻图像间的相似性,提出了一种基于图像关键帧的Visual-Depth Map建立方法,有效地减少了离线数据库的规模.在离线阶段,本文使用Kinect传感器同时获得图像信息和深度信息;然后,通过基于图像相似度的图像关键帧算法对原始图像序列进行筛选,得到关键帧序列,从而实现Visual-Depth Map的建立.在线阶段,用户可以直接输入查询图像与Visual-Depth Map中的图像序列进行检索匹配,找到相似度较高的匹配图像,再通过EPnP算法进行2D-3D的位姿估计,完成用户位置的计算.实验证明,本文所提方法可以在保证较高定位精度的前提下,有效减少离线数据库规模,降低在线阶段的定位时间开销.     

结合稳健估计和Meanshift的视频目标跟踪算法

针对Meanshift目标跟踪算法对强噪声环境敏感的问题,提出了一种结合稳健估计和传统Meanshift的修正Meanshift算法.通过稳健估计修正传统Meanshift算法的核概率密度函数,提升Meanshift算法的鲁棒性.针对信噪比分别为60、30和0 db的仿真数据,将传统Meanshift算法和修正Meanshift算法的跟踪轨迹准确性和精度进行对比.结果表明,修正Meanshift算法能够实现目标准确跟踪,且跟踪位置的相对误差在1%以下.对于实际运动目标视频数据,所提算法也可以实现实时跟踪定位,克服了传统Meanshift算法目标跟踪丢失的问题.     

两级参考点匹配位置指纹声源定位方法

提出一种两级参考点（RPs）匹配方法来减少位置指纹声源定位（SSL）过程中临近参考点搜索的计算量. 离线采样阶段：通过K均值聚类算法将数据库划分为一定数目的子库,并采用一种距离检测方法对离群点进行剔除. 在线定位阶段：通过第一级临近子库匹配完成对参考点搜索范围的缩减;在临近子库内进行第二级参考点匹配得到临近参考点;完成声源目标（TP）定位. 实验结果表明,采用两级参考点匹配算法可以在保证定位精度的前提下有效提高位置指纹声源定位方法的定位效率.     

基于相位分析CAPES的信号参数估计方法

由于存在栅栏效应,传统方法对单频信号参数估计时可能会存在精度下降问题。针对这一问题该文提出了一种基于相位分析的联合幅度与相位估计(CAPES)方法。采样数据的不同数据段之间因延时会存在相位差,该方法在估计信号参数时利用两数据段的相位差包含的信号频率信息来减小频率估计的偏差,进而提高信号频率、幅度和相位的估计精度。仿真实验表明该方法的参数估计精度高于传统的CAPES方法。将该方法应用于超视距雷达的海杂波对消中,实测数据的处理结果也表明了该方法的有效性。     

MIMO系统中一种基于Tucker-2模型的联合信号检测与信道估计方法

针对多输入多输出（MIMO）系统,提出了一种基于Tucker-2模型的联合信号检测与信道估计方法.所提方法在信源端对每个发送信息符号进行三维编码,该编码方式不仅能获得空间和时间分集,并且使得信源发送信号具备盲检测特性.在信宿端,所提方法通过对接收信号构造Tucker-2模型,并设计2种接收算法拟合该模型,从而实现了信息符号和信道的联合估计.理论分析与仿真结果表明,在未知信道状态信息的条件下,所提方法能有效地检测信号,并同时估计出信道状态信息;与传统的导频辅助信道估计方法相比,所提方法具有更好的信道估计精度.